如何在Python中使用熊貓重命名DataFrame中的列

Question

我從Yahoo!導入了五種股票投資組合！ 財務，並且需要創建一個DataFrame，其中包含所有股票2016年的收盤價。 但是，我正在努力用相應的股票名稱標記列。

import pandas.io.data as web
import pandas_datareader.data as web
import pandas as pd

from pandas import Series, DataFrame
import numpy as np
import datetime

start = datetime.datetime(2016, 1, 1)
end = datetime.datetime(2016, 12, 31)

NFLX = web.DataReader("NFLX", 'yahoo', start, end)
AAPL = web.DataReader("AAPL", 'yahoo', start, end)
GOOGL = web.DataReader("GOOGL", 'yahoo', start, end)
FB = web.DataReader("FB", 'yahoo', start, end)
TSLA = web.DataReader("TSLA", 'yahoo', start, end)

df_NFLX = pd.DataFrame(NFLX['Close'])
df_AAPL = pd.DataFrame(AAPL['Close'])
df_GOOGL = pd.DataFrame(GOOGL['Close'])
df_FB = pd.DataFrame(FB['Close'])
df_TSLA = pd.DataFrame(TSLA['Close'])
frames = [df_NFLX, df_AAPL, df_GOOGL, df_FB, df_TSLA]
result = pd.concat(frames, axis = 1)
result = result.rename(columns = {'Two':'N'})
result

我的代碼產生了這個-我想相應地給每列加上標題。

Out[15]: 
                 Close       Close       Close       Close       Close
Date                                                                  
2016-01-04  109.959999  105.349998  759.440002  102.220001  223.410004
2016-01-05  107.660004  102.709999  761.530029  102.730003  223.429993
2016-01-06  117.680000  100.699997  759.330017  102.970001  219.039993
2016-01-07  114.559998   96.449997  741.000000   97.919998  215.649994
2016-01-08  111.389999   96.959999  730.909973   97.330002  211.000000
2016-01-11  114.970001   98.529999  733.070007   97.510002  207.850006
2016-01-12  116.580002   99.959999  745.340027   99.370003  209.970001

Answer 1

修補您編寫的代碼的一種簡單方法是僅將名稱列表分配給df.columns 。

df.columns = ['NFLX', 'AAPL', 'GOOGL', 'FB', 'TSLA']

但是，有一些方法可以使大部分代碼更加簡潔，這也使您可以將股票名稱明確指定為列名稱。 我將回到開始，並（在定義start和end ）開始，創建要獲取的股票行情清單。

start = datetime.datetime(2016, 1, 1)
end = datetime.datetime(2016, 12, 31)
tickers = ['NFLX', 'AAPL', 'GOOGL', 'FB', 'TSLA']

然后，您可以在某種循環中構造所有數據幀。 如果只需要Close列，則可以立即提取該列，實際上您可以從所有這些列中創建一個dict ，然后直接從該dict構造一個DataFrame 。

result = DataFrame({t: web.DataReader(t, 'yahoo', start, end)['Close']
                    for t in tickers})

一種替代方法是將所有庫存數據放入Panel ，如果您想使用其他列，這將很有用。

p = pd.Panel({t: web.DataReader(t, 'yahoo', start, end) for t in tickers})

然后你就可以提取Close與數字

result = p[:,:,'Close']

您會注意到它會自動具有正確的列標簽。

Answer 2

要重命名構造表中的列，可以更改以下內容：

df_NFLX = pd.DataFrame(NFLX['Close'])

對此：

df_NFLX = pd.DataFrame(NFLX['Close']).rename(columns={'Close': 'NFLX'})